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  • 捋一下测序后生信分析内容及其常用软件

    当我们测完序拿到原始数据之后,第一件事肯定是进行rawdata进行过滤。质控过滤软件如fastqc、multiQC、trimmomatic等。

    得到基因组的clean reads后,无非两件事,一是denovo组装,构建参考序列;二是重测序,分析变异及后续基因表达定量、功能等下游分析。

    1. 基因组组装

    物种从头测序的黄金时代已经过去,该测完的、容易测的大多数已经测完了。

    一个物种的基因组组装分析结果及其所用软件往往包含以下内容:
    image.png

    组装->注释->比较基因组分析->后面可能会加点功能分析或者搭建类似JBrowse基因组浏览器。

    • 组装软件:SOAPdenovo,ALLPATH-LG等等;
    • 注释软件:Fgenesh、GeneWise、Augustus、RepeatModel、RepeatMasker等等。

    2. 基因组重测序

    有了参考序列的情况下,将原始reads比对回基因组,即重测序分析,可以说现在的绝大部分生信分析都是针对重测序,只是应用到其他各个不同领域,我们也可以说,这就是后基因组时代。分析常常包括:
    image.png

    比对->变异检测(SNP、InDel、CNV、SV等)->群体分析(PI、LD、Fst等)->后续一些功能方面的分析。

    • 比对:BWA、Bowtie2、SOAP、Samtools等。比对完生成sam/bam文件,有人说你对bam文件格式的熟悉程度就是你做重测序项目经验的体现。
    • 变异检测:常用GATK来进行SNP、InDel等变异检测,这一步叫做call变异,最后生成一个vcf格式文件。再用vcftools/bcftools等软件过滤掉质量低的不可靠的变异位点。用SnpEff软件对变异位点进行注释,及这些变异对基因功能产生什么影响。

    3. 转录组测序

    以上测的是基因组序列,如果是转录组,也是分为有参考基因组和无参考基因组两种情况来分析。
    image.png

    (组装->)比对->表达量->差异->功能等分析。当然也会有一些RNA结构的分析,如可变剪接、融合基因等等。

    • 如果是无参考基因组,需要denovo拼接。软件如Trinity组装得到转录本序列,然后用软件如bowtie2比对到转录本序列得到sam文件,根据比对结果用软件如RSEM进行表达定量分析。

    • 如果有参考基因组,直接使用 HISAT2或STAR等软件将测序结果比对到基因组上,结合基因注释就可以计算出每个基因的表达。

    后续就是差异基因分析,常用软件DESeq2和edgeR,最后最一些功能方面的分析。

    其他如WES、CHIPseq、ATACseq、lncRNA、甲基化测序、scRNAseq等等其实都是类似的,区别就是前期的样本处理和建库流程不同,目的就是得到不同时空条件下的目标序列,然后再进行测序,当然使用的后处理软件也会有所不同。

    Ref:https://www.zhihu.com/question/23566982/answer/131147960

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